Skalierung von KI-Agenten

In diesem Artikel erfahren Sie:

• Welche architektonischen Hürden bei der Skalierung auftreten
• Warum Small Language Models (SLMs) zum Gamechanger werden
• Wie modulare Architekturen Kosten und Latenz senken – ohne an Leistung einzubüßen

Herausforderungen der Skalierung im Produktionsbetrieb

Der Übergang zum Produktionsbetrieb erfordert eine Abkehr von monolithischen Ansätzen hin zu einer durchdachten Systemarchitektur. Eine zentrale Herausforderung ist die Orchestrierung komplexer Arbeitsabläufe, die über einfache "Chaining"- oder "Routing"-Muster hinausgehen. In der Praxis müssen Agenten komplexe Aufgaben in spezialisierte Teilaufgaben zerlegen und die Ergebnisse verschiedener "Worker"-Agenten zusammenführen. Dieses "Orchestrator-Workers"-Muster, das bereits in früheren Analysen als Schlüsselarchitektur identifiziert wurde, gewinnt im produktiven Einsatz an Bedeutung. Es erfordert eine präzise Steuerung, um Abhängigkeiten, Fehlerbehandlung und die Gesamtleistung zu gewährleisten.

Eng damit verbunden ist das Ressourcenmanagement. Die meisten heutigen KI-Agenten basieren auf leistungsstarken, aber ressourcenintensiven Large Language Models (LLMs). Die hohe Inferenz-Latenz und die erheblichen Betriebskosten für LLM-APIs können die Skalierbarkeit für eine breite Palette von repetitiven Aufgaben einschränken und stellen eine ökonomische Hürde dar.

Lösungsansätze:
Heterogene Architekturen und Small Language Models

Um diese Herausforderungen zu bewältigen, ist ein Paradigmenwechsel von einer rein LLM-zentrierten zu einer modularen, "Small-Language-Model-first"-Architektur notwendig. Das aktuelle Forschungspaper „Small Language Models are the Future of Agentic AI“ (NVIDIA Research, 2025) argumentiert überzeugend, dass Small Language Models (SLMs) die Zukunft der agentischen KI sind.

Der Kern dieser Argumentation ist, dass SLMs für viele Aufgaben in agentischen Systemen vollkommen ausreichend sind. Agentische Subtasks sind oft repetitiv, eng gefasst und nicht-konversational. Für diese Aufgaben sind SLMs nicht nur ausreichend leistungsfähig, sondern auch von Natur aus besser geeignet und deutlich kostengünstiger als ihre LLM-Pendants.

Der Einsatz von SLMs ermöglicht die Entwicklung heterogener Agentensysteme, die die Vorteile beider Modelltypen nutzen:

Diese modulare Architektur trägt auch zur Robustheit bei. Indem spezialisierte SLMs für bestimmte Subaufgaben trainiert werden, können Entwickler:innen ein höheres Maß an Verlässlichkeit und Verhaltensalignment sicherstellen. Ein Agent, der für jede Teilaufgabe ein optimiertes Modell verwendet, ist weniger anfällig für unerwartete Ausgaben als ein einzelner Generalist. Die in früheren Beiträgen betonte Bedeutung von Governance, klaren Leitplanken und kontinuierlichem Monitoring wird durch diese Modularisierung noch verstärkt. Ein systematisches Logging und Tracing der Interaktionen zwischen den verschiedenen Agenten und Modellen wird essenziell, um die Komplexität im Griff zu behalten.